[发明专利]一种基于街景图的城市环境评估方法有效
申请号: | 201711068726.9 | 申请日: | 2017-11-03 |
公开(公告)号: | CN107705254B | 公开(公告)日: | 2020-04-10 |
发明(设计)人: | 柯逍;黄新恩 | 申请(专利权)人: | 福州大学 |
主分类号: | G06T3/40 | 分类号: | G06T3/40;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/187;G06T7/33;G06T7/90 |
代理公司: | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人: | 蔡学俊;薛金才 |
地址: | 350116 福建省福州市*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 街景 城市环境 评估 方法 | ||
1.一种基于街景图的城市环境评估与分析方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤S1:通过城市名与道路名进行道路检索,获取道路沿线坐标,进行街景图的下载;
步骤S2:提取街景图的SURF特征点进行配准,利用加权平均融合的方式对街景图进行拼接;
步骤S3:对街景图进行蓝天检测,先通过阈值分割检测出待定的蓝天区域再将其中的最大连通区域选定为蓝天,并计算蓝天区域灰度值;
步骤S4:判断是否对图像进行去雾操作,若需要进行去雾操作,则利用暗原色先验算法对图像进行去雾处理,并利用导向滤波对去雾结果进行优化;
步骤S5:对街景图进行绿化区域的检测,剔除面积过小的连通区域,计算最终确定的绿化区域占图比;
步骤S6:计算图像蓝天率、绿化率以及对比度,并结合三者计算图像环境总评。
2.根据权利要求1所述的一种基于街景图的城市环境评估与分析方法,其特征在于:在所述步骤S1中,通过如下步骤提取城市街景图:
步骤S11:根据输入的城市名与街道名,通过高德地图进行道路解析,获得道路沿线的坐标集,并提取首尾坐标点;
步骤S12:在百度地图下由首尾坐标点调取驾车实例获得道路沿线坐标;
步骤S13:根据道路沿线坐标进行街景图下载,得到街景图序列。
3.根据权利要求1所述的一种基于街景图的城市环境评估与分析方法,其特征在于,在所述步骤S2中,通过如下步骤进行街景图的拼接:
步骤S21:首先对图像进行预处理,利用柱面投影,将图像投影到圆柱面上,并利用二次线性插值算法估计变换后坐标点的像素值,提高成像效果;
步骤S22:提取图像的SURF特征点,构建特征描述子并对图像进行配准,并利用RANSAC算法筛去冗余的匹配点对;
步骤S23:通过加权平均融合方法对图像进行拼接。
4.根据权利要求1所述的一种基于街景图的城市环境评估与分析方法,其特征在于,在所述步骤S3中,通过如下步骤进行蓝天检测:
步骤S31:分别在RGB与HSV颜色空间上设立阈值,对蓝天区域进行初次分割;
步骤S32:将R、G、B三通道值进行归一化,再进行公式为2*B-G-R的加权求和得到参数ε1,对步骤S31分割出的候选蓝天区域进行筛选;
步骤S33:对经步骤S32筛选出的候选蓝天区域进行连通区域分析,选其中面积最大的连通区域为蓝天区域,令Blue表示蓝天区域的深浅即其灰度值。
5.根据权利要求4所述的一种基于街景图的城市环境评估与分析方法,其特征在于:其中将限定ε1的阈值设为0.10 。
6.根据权利要求1所述的一种基于街景图的城市环境评估与分析方法,其特征在于:在所述步骤S4中,通过如下步骤进行去雾处理:
步骤S41:将图片的最小通道值图与均值灰度图做差值运算,得到二者对比图,将对比图的总灰度值除以图像总面积获得参数τ;当τ的值大于预先设定的值时,执行步骤S42,否则跳过步骤S42;
步骤S42:利用暗原色先验算法对图像进行去雾操作,暗通道亮度前0.1%的像素点用以计算大气光值,利用导向滤波计算有雾图像的透射率图以去除复原的无雾图中景物边缘的白边,在最后的去雾结果上保留5%的雾以使图像不失真。
7.根据权利要求6所述的一种基于街景图的城市环境评估与分析方法,其特征在于:τ预先设定的值为0.05。
8.根据权利要求1所述的一种基于街景图的城市环境评估与分析方法,其特征在于:
在所述步骤S5中,通过如下步骤进行绿化检测:
步骤S51:分别在RGB与HSV颜色空间上设立阈值,对蓝天区域进行初次分割;
步骤S52:将R、G、B三通道值进行归一化,再进行公式为2*G-B-R的加权求和得到参数ε2,对步骤S51分割出的候选绿化区域进行筛选,
步骤S53:对经步骤S52筛选出的候选绿化区域进行连通区域分析,将面积小于θ的连通区域剔除。
9.根据权利要求8所述的一种基于街景图的城市环境评估与分析方法,其特征在于:ε2的阈值设为0.14,θ的取值为5。
10.根据权利要求1所述的一种基于街景图的城市环境评估与分析方法,其特征在于:在所述步骤S6中,通过如下步骤进行环境评估:
步骤S61:引入H表示图像对比度,根据求得的参数τ由公式H=a·τb+c计算对比度;
步骤S62:引入B表示图像蓝天率,根据公式B=p1·Blue2+p2·Blue+p3求得图中环境的蓝天率;其中,p1=0.004706,p2=0.7474,p3=83.19;Blue为其灰度值;
步骤S63:引入G表示图像绿化率,根据公式求得图中环境的绿化率;其中,a1=237,b1=1.983,c1=1.969,a2=-2.936*10,b2=-1.744,c2=0.3009;Green表示绿化区域面积占图比;
步骤S64:引入S表示环境总评,根据公式S=α·B+β·G+λ·H,求得图像中环境结合对比图、蓝天率及绿化率的总评,其中α=0.34,β=0.56,λ=0.10。
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